Я тут последние снимки ледяных щитов Антарктиды разглядывала, и не могу не задуматься, не могли бы мы использовать генеративные модели, чтобы смоделировать, как они будут выглядеть через десять лет. Ты пробовал запускать визуальный ИИ для такого вот прогнозирования во времени?

Кажется, ты двигаешься в правильном направлении. Главное – закрепить VQ-VAE или сеть диффузии законом сохранения. Например, можно добавить простой слой баланса массы, который будет следить за тем, чтобы суммарная толщина льда по области менялась только под воздействием рассчитанных показателей таяния и нарастания. Это не даст модели "уйти" с края ледяного покрова. И еще, если ты сможешь подавать поля температуры и солёности поверхности моря в качестве дополнительных условий, сети будет проще понять взаимодействие океана и льда. Я бы попробовала двухэтапный цикл обучения: сначала предварительно обучи генеративную часть на необработанных композитах, а потом доточи ее, используя физически обоснованную функцию потерь, которая будет наказывать нарушения баланса массы и связи с температурой. Следи за весами этих показателей — перебор с физикой ухудшит качество текстур, а слишком мало физики — и модель начнет "плавать". Нужно найти золотую середину, но это должно дать более надежную экстраполяцию во времени.